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Enregistrement W4416530965 · doi:10.1101/2025.11.19.25340573

Whole genome sequence meta-analyses reveal common and rare genetic associations with critical COVID-19

2025· preprint· W4416530965 sur OpenAlexaff
Athanasios Kousathanas, Konrad Rawlik, Erola Pairo‐Castineira, Fiona Griffiths, Wilna Oosthuyzen, Sara Clohisey, Tomas Malinauskas, Guillaume Butler‐Laporte, Prabhu Arumugam, Colin B. Begg, Marc Chadeau‐Hyam, G. C. Chan, G Cooke, Sally Donovan, Greg Elgar, Tom Fowler, Peter Goddard, Charles Hinds, Peter Horby, Lowell Ling, Emma Magavern, F. Maleady-Crowe, Hugh Montgomery, Christopher A. Odhams, Peter Openshaw, Augusto Rendon, Shahla Salehi, Richard H. Scott, Malcolm G. Semple, Manu Shankar‐Hari, Afshan Siddiq, A. Stuckey, Charlotte Summers, Linda Todd, Susan Walker, Timothy Walsh, Helen Ward, Tala Zainy, Angie Fawkes, Lee Murphy, Andy Law, Véronique Vitart, Patrick F. Chinnery, James F. Wilson, Matthew A. Brown, Paul Elliott, Loukas Moutsianas, Mark J. Caulfield, J. Kenneth Baillie

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueKruppel-like factors research
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilIntensive Care SocietyUK Research and InnovationBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDepartment of Health and Social CareLifeArcWellcome Trust
Mots-clésGenome-wide association studyGenetic associationDiseasePopulationMissense mutationWhole genome sequencing1000 Genomes ProjectAmino acid substitution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In susceptible patients, COVID-19 causes life-threatening disease driven by immune-mediated inflammatory lung injury. We have previously shown that multiple common host genetic variants are significantly associated with susceptibility to critical Covid-19, 1;2;3 and in one case, we demonstrated that such variants can inform development of new, effective drug treatment 1;4 . Here we report an association analysis of whole-genome sequences (WGS) from 11,423 cases from the GenOMICC study and 60,628 controls, together with meta-analyses with available genome-wide data (Fig. 1). We identify a rare association signal at SLC50A1 , primarily driven by a missense variant rs147850817 (1:155138217:G:T, Arg201Leu) that may interfere with transport function, and we identify four common association signals near ARF1, ZNF462, KLF13 and MVP genes. Finally, we build a WGS-derived polygenic risk score (PRS) for critical Covid-19, which offers only marginal improvement in risk estimation for the general population but may provide clinically-valuable discrimination for extreme susceptibility.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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